Come eseguire la regressione logistica in excel

La regressione logistica è un metodo che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta è binaria.

Questo tutorial spiega come eseguire la regressione logistica in Excel.

Esempio: regressione logistica in Excel

Utilizzare i passaggi seguenti per eseguire la regressione logistica in Excel per un set di dati che indica se i giocatori di basket del college sono stati arruolati o meno nell’NBA (draft: 0 = no, 1 = sì) in base al loro GPA. punti, rimbalzi e assist in passato. stagione.

Passaggio 1: inserisci i dati.

Per prima cosa inserisci i seguenti dati:

Passaggio 2: immettere le celle per i coefficienti di regressione.

Poiché nel modello sono presenti tre variabili esplicative (pts, rebs, ast), creeremo celle per tre coefficienti di regressione più uno per l’origine nel modello. Imposteremo i valori per ciascuno di essi su 0,001, ma li ottimizzeremo in seguito.

Successivamente, dovremo creare alcune nuove colonne che utilizzeremo per ottimizzare questi coefficienti di regressione, inclusi logit, e ^logit , probabilità e log verosimiglianza.

Passaggio 3: crea valori per il logit.

Successivamente, creeremo la colonna logit utilizzando la seguente formula:

Passaggio 4: crea valori per e ^logit .

Successivamente, creeremo valori per e ^logit utilizzando la seguente formula:

Passaggio 5: creare valori di probabilità.

Successivamente, creeremo valori di probabilità utilizzando la seguente formula:

Passaggio 6: creare valori per la verosimiglianza del log.

Successivamente, creeremo valori per la probabilità del log utilizzando la seguente formula:

Log probabilità = LN (probabilità)

Passaggio 7: Trova la somma delle probabilità logaritmiche.

Infine, troveremo la somma delle verosimiglianze, ovvero il numero che cercheremo di massimizzare per risolvere i coefficienti di regressione.

Passaggio 8: utilizzare il risolutore per risolvere i coefficienti di regressione.

Se non hai già installato il risolutore in Excel, segui questi passaggi per farlo:

• Fare clic su File .
• Fare clic su Opzioni .
• Fare clic su Componenti aggiuntivi .
• Fare clic su Componente aggiuntivo Risolutore e quindi su Vai .
• Nella nuova finestra visualizzata, seleziona la casella accanto a Componente aggiuntivo Risolutore , quindi fai clic su Vai .

Una volta installato il risolutore, vai al gruppo Analisi nella scheda Dati e fai clic su Risolutore . Inserisci le seguenti informazioni:

• Imposta obiettivo: scegli la cella H14 che contiene la somma delle probabilità logaritmiche.
• Modificando le celle delle variabili: scegliere l’intervallo di celle B15:B18 che contiene i coefficienti di regressione.
• Rendi le variabili non vincolate non negative: deseleziona questa casella.
• Seleziona un metodo di soluzione: scegli GRG non lineare.

Quindi fare clic su Risolvi .

Il Risolutore calcola automaticamente le stime dei coefficienti di regressione:

Per impostazione predefinita, è possibile utilizzare coefficienti di regressione per trovare la probabilità che il progetto = 0.

Tuttavia, generalmente nella regressione logistica siamo interessati alla probabilità che la variabile di risposta = 1.

Pertanto, possiamo semplicemente invertire i segni su ciascuno dei coefficienti di regressione:

Questi coefficienti di regressione possono ora essere utilizzati per trovare la probabilità che il progetto = 1.

Ad esempio, supponiamo che un giocatore abbia una media di 14 punti a partita, 4 rimbalzi a partita e 5 assist a partita. La probabilità che questo giocatore venga arruolato nella NBA può essere calcolata come segue:

P(progetto = 1) = e ^{3,681193 + 0,112827*(14) -0,39568*(4) – 0,67954*(5)} / (1+e ^{3,681193 + 0,112827*(14 ) -0,39568*(4) – 0,67954*(5 )} ) = 0,57 .

Poiché questa probabilità è maggiore di 0,5, prevediamo che questo giocatore   essere arruolato nella NBA.

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